BottleneckCSP, C3, C3TR, C3SPP, C3Ghost, nn.ConvTranspose2d, DWConvTranspose2d, C3x,SE}: NameError: name 'SE' is not defined

时间: 2024-05-24 17:14:26 浏览: 141
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SPP04N60C3-VB一种N沟道TO220封装MOS管

这错误提示表明您在代码中使用了SE，但是该名称未被定义。SE是指Squeeze-and-Excitation，它是一种用于增强神经网络性能的技术。要解决此问题，您需要确保您的代码中包含SE的定义或导入语句。您可能需要查看文档或示例代码来确定正确的导入语句。另外，您还需要检查是否正确安装了所有必需的库和依赖项。
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解释class SPP(nn.Layer): def __init__(self, ch_in, ch_out, k, pool_size, act='swish', data_format='NCHW'): super(SPP, self).__init__() self.pool = [] self.data_format = data_format for i, size in enumerate(pool_size): pool = self.add_sublayer( 'pool{}'.format(i), nn.MaxPool2D( kernel_size=size, stride=1, padding=size // 2, data_format=data_format, ceil_mode=False)) self.pool.append(pool) self.conv = ConvBNLayer(ch_in, ch_out, k, padding=k // 2, act=act)

这是一个定义了一个 SPP（Spatial Pyramid Pooling）层的类，用于深度学习中的卷积神经网络。SPP层可以从不同尺度的特征图中提取出固定大小的特征表示，从而使得网络对于不同大小的输入具有更好的鲁棒性。这个类的...

一句句解释class SPP(nn.Layer): def __init__(self, ch_in, ch_out, k, pool_size, act='swish', data_format='NCHW'): super(SPP, self).__init__() self.pool = [] self.data_format = data_format for i, size in enumerate(pool_size): pool = self.add_sublayer( 'pool{}'.format(i), nn.MaxPool2D( kernel_size=size, stride=1, padding=size // 2, data_format=data_format, ceil_mode=False)) self.pool.append(pool) self.conv = ConvBNLayer(ch_in, ch_out, k, padding=k // 2, act=act) def forward(self, x): outs = [x] for pool in self.pool: outs.append(pool(x)) if self.data_format == 'NCHW': y = paddle.concat(outs, axis=1) else: y = paddle.concat(outs, axis=-1) y = self.conv(y) return y

这段代码定义了一个SPP（Spatial Pyramid Pooling）模块的类，它继承自PaddlePaddle的nn.Layer类。 在初始化函数中，该类接收5个参数：输入通道数ch_in、输出通道数ch_out、卷积核大小k、池化层大小pool_size、激活...

self.SPP = nn.Sequential( Conv(512, 256, k=1), SPP(), BottleneckCSP(256*4, 512, n=1, shortcut=False) )解释代码

这段代码创建了一个名为SPP的nn.Sequential模块，并定义了该模块的结构。下面是对代码中各个部分的解释： python self.SPP = nn.Sequential( Conv(512, 256, k=1), SPP(), BottleneckCSP(256*4, 512, n=1...

class SPPF(nn.Module): # Spatial Pyramid Pooling - Fast (SPPF) layer for YOLOv5 by Glenn Jocher def __init__(self, c1, c2, k=5): # equivalent to SPP(k=(5, 9, 13)) super().__init__() c_ = c1 // 2 # hidden channels self.cv1 = Conv(c1, c_, 1, 1) self.cv2 = Conv(c_ * 4, c2, 1, 1) self.m = nn.MaxPool2d(kernel_size=k, stride=1, padding=k // 2) def forward(self, x): x = self.cv1(x) with warnings.catch_warnings(): warnings.simplefilter('ignore') # suppress torch 1.9.0 max_pool2d() warning y1 = self.m(x) y2 = self.m(y1) return self.cv2(torch.cat((x, y1, y2, self.m(y2)), 1))这些代码什么意思

在代码实现中，Conv是一个卷积层的封装，MaxPool2d是一个最大池化层的封装，torch.cat是一个在指定维度上拼接张量的函数。注意到在forward函数中，使用了warnings.catch_warnings来忽略torch 1.9.0版本中max_pool2d...

解释每一句class CSPStage(nn.Layer): def __init__(self, block_fn, ch_in, ch_out, n, act='swish', spp=False): super(CSPStage, self).__init__() ch_mid = int(ch_out // 2) self.conv1 = ConvBNLayer(ch_in, ch_mid, 1, act=act) self.conv2 = ConvBNLayer(ch_in, ch_mid, 1, act=act) self.convs = nn.Sequential() next_ch_in = ch_mid for i in range(n): self.convs.add_sublayer( str(i), eval(block_fn)(next_ch_in, ch_mid, act=act, shortcut=False)) if i == (n - 1) // 2 and spp: self.convs.add_sublayer( 'spp', SPP(ch_mid * 4, ch_mid, 1, [5, 9, 13], act=act)) next_ch_in = ch_mid self.conv3 = ConvBNLayer(ch_mid * 2, ch_out, 1, act=act) def forward(self, x): y1 = self.conv1(x) y2 = self.conv2(x) y2 = self.convs(y2) y = paddle.concat([y1, y2], axis=1) y = self.conv3(y) return y

这段代码定义了一个名为CSPStage的类，它继承自nn.Layer。这个类的初始化函数__init__接受四个参数：block_fn表示残差块的类型，ch_in表示输入通道数，ch_out表示输出通道数，n表示残差块的数量。除此之外，还有两个...

一句一句解释class CSPStage(nn.Layer): def __init__(self, block_fn, ch_in, ch_out, n, act='swish', spp=False): super(CSPStage, self).__init__() ch_mid = int(ch_out // 2) self.conv1 = ConvBNLayer(ch_in, ch_mid, 1, act=act) self.conv2 = ConvBNLayer(ch_in, ch_mid, 1, act=act) self.convs = nn.Sequential() next_ch_in = ch_mid for i in range(n): self.convs.add_sublayer( str(i), eval(block_fn)(next_ch_in, ch_mid, act=act, shortcut=False)) if i == (n - 1) // 2 and spp: self.convs.add_sublayer( 'spp', SPP(ch_mid * 4, ch_mid, 1, [5, 9, 13], act=act)) next_ch_in = ch_mid self.conv3 = ConvBNLayer(ch_mid * 2, ch_out, 1, act=act) def forward(self, x): y1 = self.conv1(x) y2 = self.conv2(x) y2 = self.convs(y2) y = paddle.concat([y1, y2], axis=1) y = self.conv3(y) return y

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class CSPDarkNet(nn.Module):

self.conv3 = nn.Conv2d(hidden_channels, hidden_channels, 3, padding=1, groups=n, bias=False) self.bn3 = nn.BatchNorm2d(hidden_channels) self.conv4 = nn.Conv2d(hidden_channels, hidden_channels, 1, ...

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